Mise en uvre de techniques de réseaux neuronaux pour le chargement du cuivre

L'application des réseaux neuronaux a été considérée comme un outil prometteur pour l'analyse du processus d'échange d'ions en raison de leur simplicité en ce qui concerne la simulation, la prédiction et la modélisation. Ce processus est complexe, non linéaire et implique de nombreux facteurs influençant les mécanismes d'absorption des ions à partir de la solution enceinte, l'étape suivante étant l'élution. Afin d'améliorer les performances du processus d'échange d'ions, il convient d'optimiser et d'analyser le processus. La majorité des modèles basés sur le processus d'échange d'ions sont théoriques. La modélisation et la simulation sont des outils permettant d'atteindre les objectifs. La plupart de ces modèles sont dérivés de descriptions physiques et d'une compréhension du processus d'échange d'ions sous certaines hypothèses. Cependant, comme mentionné ci-dessus, ils sont mathématiquement complexes, coûteux en termes de calcul et nécessitent idéalement une connaissance très détaillée du processus d'échange d'ions lui-même. Il est donc nécessaire de trouver un autre moyen de prédire les performances du processus, ce qui a amené les chercheurs à s'intéresser à l'application des techniques de réseaux neuronaux.

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John Kabuba Tshilenge est maître de conférences au département de génie chimique de l'université technologique de Vaal. Il a plus de 13 ans d'expérience dans le monde universitaire. Il a publié plus de 30 articles évalués par des pairs dans des revues, des conférences et des chapitres de livres. Ses recherches portent principalement sur le traitement des eaux usées et les réseaux neuronaux.